---- 新智元报道 编辑：好困 拉燕 袁榭 【新智元导读】2022年6月，OpenAI发表论文称用「视频预训练模型」，让AI学会了在「我的世界」里从头开始造石镐。...基础模型训练数据对微调的影响 在训练了70000个小时以后，OpenAI的行为克隆模型就能实现各种别的模型做不到的工作了。 模型学会了怎么砍树收集木头，怎么用木头做木条，怎么用木条做桌子。...当对该数据集进行完微调以后，研究人员不仅发现模型在执行初期任务时更加得心应手，还发现模型自个儿研究明白了怎么分别做出一张木制的工作台，和一张石制的工具台。...研究人员将模型设置为收集钻石镐这类艰巨任务，这是「我的世界」中前所未有的功能，因为执行整个任务时使用本机人机界面时会变得更加困难。 制作钻石镐需要一系列漫长而复杂的子任务。...与之形成鲜明对比的是，VPT模型的微调不仅可以学习如何制作钻石镐，而且在收集所有物品方面的成功率，甚至达到人类水平。 而这是第一次有人展示能够在「我的世界」中制作钻石工具的计算机模型。
在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。...当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。...一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。第三步、然后继续重复这一过程：....如果你在训练的时候，经过置0后，没有对y1……y1000进行缩放（rescale），那么在测试的时候，就需要对权重进行缩放，操作如下。...图5：预测模型时Dropout的操作测试阶段Dropout公式：?3、为什么说Dropout可以解决过拟合？
相似的，p(y=0|X)代表当我们观测到硬币属性X时，它被投掷后是反面的概率。...而大部分机器学习模型尝试得到的，就是后验概率。(4)、过拟合与欠拟合说你想学英语。你没有先前的语言知识，但你听说最伟大的英国作家是莎士比亚。...在第三次尝试失败后，你心烦意乱："悲伤！多么可悲！"。实际上很遗憾：你刚刚犯了建模中最基本的错误之一，过度拟合了训练数据。过拟合模型表现为在训练集上具有高方差和低偏差。...在任何建模中，总是会在偏差和方差之间进行权衡，当我们建立模型时，我们会尝试达到最佳平衡。偏差与方差适用于任何模型，从最简单到最复杂，是数据科学家理解的关键概念！...这次的不同之处在于，经过训练之后，在我们上街之前，我们会在一群朋友中评估我们的模型，这些朋友每周聚在一起讨论当前的英语。第一周，我们几乎被踢出谈话，因为我们的语言模型非常糟糕。
本篇文章主要的意义是带大家熟悉卷积神经网络的开发流程，包括数据集处理、搭建模型、训练模型、使用模型等；更重要的是解在训练模型时遇到“过拟合”，如何解决这个问题，从而得到“泛化”更好的模型。...过拟合 模型将过度拟合训练数据，在训练集上达到较高的准确性，但在未见的数据（测试集）上得到比较低的准确性；模型的“泛化能力”不足。...比如：在训练集的花朵图片都是近距离拍摄的，测试集的花朵有部分是远距离拍摄，训练出来的模型，自然在测试集的准确度不高了；如果一开始在训练集也包含部分远距离的花朵图片，那么模型在测试集时准确度会较高，基本和训练集的准确度接近...这样使模型不会太依赖某些局部的特征，泛化性更强。a图全连接结构的模型。b图是在a网络结构基础上，使用 Dropout后，随机将一部分神经元的暂时停止工作。 ...，差别还是挺大的；使用数据增强、正则化后的模型，降低了过拟合的影响；验证集的损失和模型准确度，与训练集更接近了。
本篇文章主要的意义是带大家熟悉卷积神经网络的开发流程，包括数据集处理、搭建模型、训练模型、使用模型等；更重要的是解在训练模型时遇到“过拟合”，如何解决这个问题，从而得到“泛化”更好的模型。...过拟合 模型将过度拟合训练数据，在训练集上达到较高的准确性，但在未见的数据（测试集）上得到比较低的准确性；模型的“泛化能力”不足。...比如：在训练集的花朵图片都是近距离拍摄的，测试集的花朵有部分是远距离拍摄，训练出来的模型，自然在测试集的准确度不高了；如果一开始在训练集也包含部分远距离的花朵图片，那么模型在测试集时准确度会较高，基本和训练集的准确度接近...这样使模型不会太依赖某些局部的特征，泛化性更强。a图全连接结构的模型。b图是在a网络结构基础上，使用 Dropout后，随机将一部分神经元的暂时停止工作。 ?...对比之前模型的效果，差别还是挺大的；使用数据增强、正则化后的模型，降低了过拟合的影响；验证集的损失和模型准确度，与训练集更接近了。 ?
dropout可以让模型训练时，随机让网络的某些节点不工作（输出置零），也不更新权重(但会保存下来，下次训练得要用，只是本次训练不参与bp传播)，其他过程不变。...另外，我们可以把dropout理解为 模型平均。...我们每次dropout后，网络模型都可以看成是整个网络的子网络。(需要注意的是如果采用dropout，训练时间大大延长，但是对测试阶段没影响)。 啰嗦了这么多，那么到底是怎么实现的？...如果你在训练的时候，经过置0后，没有对x1……x1000进行rescale，那么你在测试的时候，就需要对权重进行rescale： 在训练时，每个神经单元都可能以概率 p 去除； 在测试阶段，每个神经单元都是存在的...当模型使用了dropout layer，训练的时候只有占比为 1-p 的隐藏层单元参与训练，那么在预测的时候，如果所有的隐藏层单元都需要参与进来，则得到的结果相比训练时平均要大 1/1-p ，为了避免这种情况
为什么测试精度会在一段时间后降低？我们怎么解决这个问题？ 当增加迭代周期的数量时，训练过程会继续进行更多的迭代，模型会有更多的机会学习训练数据中的模式和特征。...通常情况下，增加迭代周期数量可以提高模型的训练精度。然而，如果过度训练，测试精度可能会在一段时间后开始降低。 这种情况被称为"过拟合"（overfitting）。...过拟合发生时，模型在训练数据上表现得很好，但在新数据（测试数据）上表现较差。过拟合是由于模型过于复杂，过度记住了训练数据中的噪声和细节，而无法泛化到新数据。...为了解决过拟合问题，可以尝试以下几种方法： 提前停止（Early Stopping）：在训练过程中，跟踪训练误差和测试误差。一旦测试误差开始上升，就停止训练。这样可以防止模型过度拟合训练数据。...减小模型复杂度：减少模型的层数、节点数或参数量，使其更简单。简化模型可以降低过拟合的风险。 使用更多的训练数据：增加训练数据量可以减少过拟合的可能性，因为模型将有更多的样本进行学习。
当你在熄屏状态下收到一条新通知时，AcDisplay可以自动唤醒屏幕(若已进行相应设置，下同)，并展示出新收到的通知: 点击时间下面的通知图标可以展开通知，点击展开之后的通知可以直接进入相应应用...当AcDisplay的"锁屏界面"特性启用时，当屏幕被唤醒时AcDisplay将会以其锁屏界面代替系统自带的锁屏界面(尽管如此，当你启用此特性时，还是应该将系统锁屏设为"无"防止出现双锁屏)，在屏幕的任意区域滑动一段距离时即可解锁屏幕...除此上述特性之外，AcDisplay还提供如下特性: 主动模式:当用户从口袋中拿出手机想要查看手机是否有未知通知时，设备会自动唤醒(利用光线感应器)，同时在熄屏状态下，用户可以使用手掌接近距离感应器后离开开唤醒屏幕...PS: 部分设备的光线感应器和距离感应器可能会在熄屏后工作很短的一段时间然后停止工作，熄屏状态下当它们停止工作后，主动显示功能可能无法正常工作。...建议在Xposed安装器中激活AcDisplay模块以避免在锁屏状态下按下Home键AcDisplay停止工作的情况。
传统的消息传递方法包括两种： ·排队：在队列中，一组用户可以从服务器中读取消息，每条消息都发送给其中一个人。 ·发布-订阅：在这个模型中，消息被广播给所有的用户。...一旦Zookeeper停止工作，它就不能服务客户端请求。 ...在Kafka中传递消息是通过使用sendfile API完成的。它支持将字节从套接口转移到磁盘，通过内核空间保存副本，并在内核用户之间调用内核。 8、解释如何提高远程用户的吞吐量? ...这里有两种方法，可以在数据生成时准确地获得一个语义: ·每个分区使用一个单独的写入器，每当你发现一个网络错误，检查该分区中的最后一条消息，以查看您的最后一次写入是否成功 ·在消息中包含一个主键(...如果一个副本在ISR中保留了很长一段时间，那么它就表明，跟踪器无法像在leader收集数据那样快速地获取数据。 13、请说明如果首选的副本不在ISR中会发生什么?
以下是一些常见问题及其解决方法：1、问题背景用户在使用 Scrapy 0.16.2 版本进行网络爬取时遇到问题，具体表现为爬虫在运行一段时间后停止工作，但重新启动后又可以继续工作一段时间后再停止。...以下是用户在问题发生时看到的相关日志信息：scrapy crawl basketsp172013-11-22 03:07:15+0200 [scrapy] INFO: Scrapy 0.20.0 started...22 03:07:16+0200 [basketsp17] INFO: Spider closed (finished)2、解决方案经过分析，问题可能出在以下几个方面：网站服务器设置了防爬机制，导致爬虫在一段时间后被封禁...Scrapy 在处理 HTTP 响应时出现问题，导致爬虫无法正常工作。爬虫代码本身存在问题，导致爬虫在某些情况下停止工作。...在爬虫代码中添加重试机制，以便在遇到 HTTP 错误时重试请求。检查爬虫代码是否存在问题，并进行相应的修复。经过以上操作后，用户的问题可能得到解决。
假设第l层有50个神经元，经过dropout后，有10个神经元停止工作，这样只有40神经元有作用。那么得到的al只相当于原来的80%。...对于m个样本，单次迭代训练时，随机删除掉隐藏层一定数量的神经元；然后，在删除后的剩下的神经元上正向和反向更新权重w和常数项b；接着，下一次迭代中，再恢复之前删除的神经元，重新随机删除一定数量的神经元，进行正向和反向更新...值得注意的是，使用dropout训练结束后，在测试和实际应用模型时，不需要进行dropout和随机删减神经元，所有的神经元都在工作。...除此之外，还可以从权重w的角度来解释为什么dropout能够有效防止过拟合。对于某个神经元来说，某次训练时，它的某些输入在dropout的作用被过滤了。而在下一次训练时，又有不同的某些输入被过滤。...梯度检查时关闭dropout，检查完毕后再打开dropout。 随机初始化时运行梯度检查，经过一些训练后再进行梯度检查（不常用）。
在未使用正则化的情况下，我们得到的分类超平面可能是类似上图右侧的过拟合。但是，如果使用L2 regularization，当λ很大时， 。...假设第ll层有50个神经元，经过dropout后，有10个神经元停止工作，这样只有40神经元有作用。那么得到的alal只相当于原来的80%。...值得注意的是，使用dropout训练结束后，在测试和实际应用模型时，不需要进行dropout和随机删减神经元，所有的神经元都在工作。 7....除此之外，还可以从权重w的角度来解释为什么dropout能够有效防止过拟合。对于某个神经元来说，某次训练时，它的某些输入在dropout的作用被过滤了。而在下一次训练时，又有不同的某些输入被过滤。...梯度检查时关闭dropout，检查完毕后再打开dropout。 随机初始化时运行梯度检查，经过一些训练后再进行梯度检查（不常用）。
它是在进行深度学习、训练神经网络时，普遍会用到的方法，也是调参的一种手段，可以有效防止过拟合。...简单来讲：在前向传播过程中，Dropout 让某个神经元的激活值以一定的概率 p 停止工作，通过取各种网络的平均来提升模型的稳定性，从而有效的缓解过拟合现象，并在一定程度上达到正则化的效果。...而且对于机器学习来说，一旦模型过拟合，那么该模型几乎不能用。因此，这一方法在很早的时候，就被广泛的运用在机器学习领域中。 ?...Dropout 申请专利 在谷歌申请专利的介绍中，他们把 Dropout 称为——《解决神经网络过拟合的系统与方法》。...消息发出后，reddit 上就针对这件事进行了热烈的讨论： ? 其中讨论得最多的问题就是——以后我们是否还能够自由使用 Dropout？ ?
塞缪尔与这个程序对局了很多次，并观察到这个程序在经过一段时间的学习后可以发挥得更好。 塞缪尔用这个程序驳倒了机器无法超越书面代码，并像人类一样学习模式的论断。...然而在2000年左右，SVM内核化版本提出之后，NN在这两个派别之间的竞争并不容易（我无法找到关于该主题的第一篇文章）。SVM在很多之前用NN模型解决的问题上得出了最佳结果。...简单来说，训练NN模型时由于单位饱和，在迭代超过一定数量后冗余，因此NN非常倾向于在短时间的时期过度拟合。...基于这些特性，该模型被称为随机森林（RF）。RF从理论上和实际上都证明不会产生过拟合。...甚至AdaBoost在数据集中有过拟合和离群点时，随机森林能有更好的鲁棒性（有关RF的更多详细信息，请参阅我的旧帖子http://www.erogol.com/randomness-randomforests
深度模型中受消失梯度的影响要小得多，对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就出现梯度消失的情况（在sigmoid函数接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息丢失），从而无法完成深层网络的训练...和其他正则化技术一样，使用dropout会使得训练损失稍稍恶化，但是模型的泛化能力却更好，因为如果我们的模型过于复杂（更多层或者更多神经元），模型就很可能过拟合，下面是训练和验证集上的损失情况，以及他们中有无...1、dropout工作原理 在训练期间，随机的选择一定比例的神经元，让它停止工作，如下图所示，这样泛化能力更好，因为你的网络层的不同的神经元会学习相同的“概念”。...在测试阶段，不需要使用dropout. ? 2、在哪里使用dropout 通常会在全连接层使用dropout，但也可以在最大池化后使用dropout,从而产生某种图像噪声增强。...在预测时，相当于集成这些模型并取均值。这种结构化的模型正则化技术有利于避免过拟合。
执行机构使控制对象要不全额工作，要不就停止工作。当PV低于SV时全额工作，PV大于或等于SV时就彻底停止工作。...所以积分控制的数学模型为： IOUT=(kp* ((1/Ti)Exdt))+Out0 Kp是一常数，其目的类似硬件上的放大器，用于将Sk放大或衰减； Out0是一常数，为了在历史积分偏差值为0时确保系统有一个输出值...可以用数学模型表达为： DOUT=Kp*(Td(de/dt))+Out0 Kp：为一常数，可理解为硬件上的放大器或衰减器，用于对输出信号OUT的增益进行调整； Out0:为一常数，为了在Dk为0时确保...但是在系统进入稳定状态后，特别是当前值与设定值没有偏差时，积分算法可以根据过去的偏差值输出一个相对稳定的控制信号，以防止产生偏离目标，起到打预防针的效果。...当比例项不为0时，如果微分项在一段时间里计算的结果与比例项对输出的贡献相同（即同为正或同为负）时，微分项相当于在一段时间里重复了比例项的作用，这段时间可理解为就是微分时间。
传统的消息传递方法包括两种： 排队：在队列中，一组用户可以从服务器中读取消息，每条消息都发送给其中一个人。 发布-订阅：在这个模型中，消息被广播给所有的用户。...在Kafka中传递消息是通过使用sendfile API完成的。它支持将字节Socket转移到磁盘，通过内核空间保存副本，并在内核用户之间调用内核。 8、 解释如何提高远程用户的吞吐量？...如果一个副本在ISR中保留了很长一段时间，那么它就表明，跟踪器无法像在leader收集数据那样快速地获取数据。 13、请说明如果首选的副本不在ISR中会发生什么？...可以选择commit，该操作会在Zookeeper中存下该consumer在该partition下读取的消息的offset，该consumer下一次再读该partition时会从下一条开始读取。...这种模式下，如果consumer在commit后还没来得及处理消息就crash了，下次重新开始工作后就无法读到刚刚已提交而未处理的消息，这就对应于At most once。
正是这样，当实际开发中训练得到一个新模型时，我们才有把握用它预测出高质量的结果。 因此，当我们在评估模型的性能时，我们需要知道某个模型在新数据集上的表现如何。...图2演示了内核平滑窗宽参数取值不同所产生的效果。窗宽值较大时，几乎是用所有训练数据的平均值来预测测试集里每个数据点的目标值。这导致模型很平坦，对训练数据分布的明显趋势欠拟合（under-fit）了。...使用训练数据的注意事项 用同一份训练数据来拟合模型和评价模型，会使得你对模型的效果过于乐观。这可能导致你最终选择了一个次优的模型，在预测新数据时表现平平。...如果是分类的机器学习方法，在4.2节里会介绍常见的效果评价指标。同样，我们会在4.3小节介绍回归问题的常用评价指标。 不断调整数据和模型，直到取得理想的效果。...Tuning parameter 调整参数 机器学习算法的一个内部参数，比如内核平滑回归算法的窗宽参数。 Grid search 网格搜索 优化模型参数时采用的一种暴力搜索策略。
您在1979年读了新闻学本科，大约30年后在2012年选修了数据科学课程。什么促使您学习新技术并进入一个新领域？哪些资源/工具帮助您克服了这一差距？...我不记得我是如何登陆 Kaggle 网站的，但是当我意识到ML的能力时，我感觉好像我在旷野长途跋涉后终于回到了家。 我认为ML最吸引我的是它可以用来回答如此广泛的现实生活问题。...例如，在最近的内核竞赛中，最大的挑战通常是在内存和 CPU/GPU 限制内拟合模型。我投入最多时间和精力的比赛是 100 万美元的 Zillow 挑战赛。...我的最终解决方案获得了第二名，是多个LGB模型的融合结果。我的大部分努力都致力于特色工程和避免过度拟合。 我们想知道您在构建机器学习模型时遵循了哪些步骤？...一旦我对验证设置有信心，我将开始尝试逐步改进模型。 当我模型停止改进，或者如果我的验证分数与排行榜分数不同步，我将对数据进行更深入的分析以找出发生了什么。我通常避免查看任何公共内核，直到卡住为止。
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